音節N-gramの事前検索結果を利用した音声中の検索語検出の高速化方式
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概要
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本論文では,音声中の検索語検出(STD: Spoken Term Detection)において,音節をN個並べた音節N-gramの事前検索結果を利用したSTDの高速化方式を提案する.提案方式では,すべてのN-gram,すなわちN個の音節のすべての組合せに対し検索対象の音声ドキュメントとあらかじめ照合し,その検索結果を事前検索結果として用意しておく.検索語が与えられると,検索語の音節列を1音節ずつずらしながら音節N-gramに分割し,各音節N-gramに対し事前検索結果を参照して一次候補区間を抽出する.次に一次候補区間に対し連続DPによるリスコアリングを行う.すべての音声ドキュメントとの連続DPを行う従来の全照合方式と比べ,一次候補区間として候補を削減することで検索時間の短縮を図る.2音節事前検索結果を用いた実験において,検索精度を低下させることなくコア177講演で検索時間を0.922秒から0.365秒に,2,702講演で検索時間を16.10秒から2.87秒に高速化することができた.上位候補の評価においては,2,702講演の場合,上位1,3,5,10位いずれについても全照合と同精度で1秒未満で検索することができた.
- 2013-12-15
著者
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